tail函数python head和tail函数

python中list.tail是什意思List(列表) 是 Python 中使用最频繁的数据类型 。
列表可以完成大多数集合类的数据结构实现 。它支持字符,数字,字符串甚至可以包含列表(即嵌套) 。
列表用 [ ] 标识,是 python 最通用的复合数据类型 。
列表中值的切割也可以用到变量 [头下标:尾下标],就可以截取相应的列表,从左到右索引默认 0 开始 , 从右到左索引默认 -1 开始,下标可以为空表示取到头或尾 。
list() 方法用于将元组转换为列表 。
注:元组与列表是非常类似的 , 区别在于元组的元素值不能修改,元组是放在括号中,列表是放于方括号中 。
Python中tail(2)什么意思Python中tail(2)的意思是
在自然语言处理界tail函数python,模式匹配可以说是最常用的技术 。甚至可以说tail函数python,将NLP技术作为真实生产力的项目都少不tail函数python了模式匹配 。
什么是模式匹配呢?在计算机科学中,往往是检查给定的序列或字符串中是否有符合某种模式的片段 。比如说:“啊,你的AK-47打得真准” , 如果我们将 “啊,你的_____打得真准 ” 作为一种模式,则会将AK-47匹配出来 。
实现模式匹配往往都是用正则表达式,但是如果你想识别特别复杂的模式,编写正则表达式就会变得非常非常麻烦 。而Pampy这个项目能解决你不少的烦恼 。
python中如何将表中的数据做成一张表,然后再从中取出数据?第一部分是生成数据表,常见的生成方法有两种,第一种是导入外部数据,第二种是直接写入数据 。Excel 中的文件菜单中提供了获取外部数据的功能,支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入 。
获取外部数据
python 支持从多种类型的数据导入 。在开始使用 python 进行数据导入前需要先导入 pandas 库,为了方便起见,我们也同时导入 numpy 库 。
1 import numpy as np
2 import pandas as pd
导入数据表
下面分别是从 excel 和 csv 格式文件导入数据并创建数据表的方法 。代码是最简模式 , 里面有很多可选参数设置,例如列名称,索引列,数据格式等等 。感兴趣的朋友可以参考 pandas 的
官方文档 。
1 df=pd.DataFrame(pd.read_csv(‘name.csv’,header=1))
2 df=pd.DataFrame(pd.read_excel(‘name.xlsx’))
创建数据表
另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表,excel 中直接在单元格中输入数据就可以 , python 中通过下面的代码来实现 。生成数据表的函数是 pandas 库中的 DateFrame 函数 , 数据表一共有 6 行数据,每行有 6 个字段 。在数据中我们特意设置了一些 NA 值和有问题的字段,例如包含空格等 。后面将在数据清洗步骤进行处理 。后面我们将统一以 DataFrame 的简称 df 来命名数据表 。
1 df = pd.DataFrame({‘id’:[1001,1002,1003,1004,1005,1006],
2 ‘date’:pd.date_range(‘20130102’, periods=6),
3 ‘city’:['Beijing ', ‘SH’, ’ guangzhou ', ‘Shenzhen’, ‘shanghai’, 'BEIJING '],
4 ‘age’:[23,44,54,32,34,32],
5 ‘category’:[‘100-A’,‘100-B’,‘110-A’,‘110-C’,‘210-A’,‘130-F’],
6 ‘price’:[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
7 columns =[‘id’,‘date’,‘city’,‘category’,‘age’,‘price’])
这是刚刚创建的数据表,我们没有设置索引列,price 字段中包含有 NA 值 , city 字段中还包含了一些脏数据 。
数据表检查
python 中处理的数据量通常会比较大,所以就需要我们对数据表进行检查 。比如我们之前的文章中介绍的纽约出租车数据和 Citibike 的骑行数据,数据量都在千万级 , 我们无法一目了然的了解数据表的整体情况,必须要通过一些方法来获得数据表的关键信息 。数据表检查的另一个目的是了解数据的概况,例如整个数据表的大小,所占空间,数据格式,是否有空值和重复项和具体的数据内容 。为后面的清洗和预处理做好准备 。

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